最近百度和恒大造车冲上了热搜，人工智能的话题再次引爆网络，在我们吃瓜看戏之余，也不免会想人工智能真有那么神奇吗？今天雪脉科技带您一起来了解下关于人工智能的基础知识。

机器学习的核心是，“用算法解析数据，从中学习，然后对某些事物做出决定或预测。”这意味着，你无需明确地编程计算机来执行任务，而是教计算机如何开发算法来完成任务。机器学习主要有三种类型，它们各有优缺点，分别是：监督学习，无监督学习和强化学习。

监督学习的两种主要类型是分类和回归。在分类中，训练的机器将把一组数据分成特定的类。比如邮箱的垃圾邮件过滤器，过滤器分析之前标记为垃圾邮件的邮件，并将其与新邮件进行比较。如果达到某个百分比，则这些新邮件会被标记为垃圾邮件，并发送到相应的文件夹；不像垃圾邮件的将被归类为正常并发送到收件箱。

第二种是回归。在回归中，机器使用先前标注的数据来预测未来。比如天气应用。利用天气的相关历史数据（即平均温度，湿度和降水量），手机的天气应用可以查看当前天气，并对一定时间范围内的天气进行预测。

在无监督学习中，数据是未标注的。由于现实中，大多数的数据都是未标注的，因此这些算法特别有用。

无监督学习分为聚类和降维。聚类用于根据属性和行为对象进行分组。这与分类不同，因为这些组不会提供给你。聚类将一个组划分为不同的子组（例如，根据年龄和婚姻状况），然后进行有针对性的营销。另一方面，降维涉及通过查找共性来减少数据集的变量。大多数数据可视化使用降维来识别趋势和规则。

强化学习使用机器的历史和经验来做出决策。强化学习的经典应用是游戏。与监督和无监督学习相反，强化学习不注重提供“正确”的答案或输出。相反，它专注于性能，这类似人类根据积极和消极后果进行学习。如果孩子碰到了热炉，他很快就会学会不再重复这个动作。同样在国际象棋中，计算机可以学习不将王移动到对手的棋子可以到达的地方。根据这个原理，在游戏中机器能够最终击败顶级的人类玩家。

02 机器学习的发展历程

机器学习的最早由贝叶斯在1783年发表的同名定理中提出。贝叶斯定理根据类似事件的历史数据得出事件的可能性。换句话说，贝叶斯定理是一种从经验中学习的数学方法，这也是机器学习的基本思想。

几个世纪后的1950年，计算机科学家艾伦·图灵发明了图灵测试，计算机通过文本对话，从而让人类认为与其交谈的是人而不是计算机。图灵认为，只有当机器通过这项测试才能被认为是“智能的”。

在此之后不久，1952年，亚瑟·塞缪尔开发了第一个真正的机器学习程序，在简单的跳棋游戏中，计算机能够根据之前的游戏学习策略，并提高之后的表现。接下来是1963年，唐纳德·米基开发了基于强化学习的tic-tac-toe项目。

机器学习的最大突破是2006年深度学习的发展。深度学习是机器学习的一个类别，旨在模仿人类大脑的思维过程，通常用于图像和语音识别。

如今我们使用的许多技术都不离开深度学习。你是否曾将照片上传到Facebook帐户，并标记图中的人物？Facebook正在使用神经网络识别照片中的人脸。还有Siri，当你向iPhone询问今天棒球比赛的比分时，你的语音将通过复杂的语音解析算法进行分析。没有深度学习，这一切都将难以实现。

初学者们要注意了，如果想完全理解大多数机器学习算法，那么必须对一些关键数学概念有基本了解。但不要害怕，这些概念很简单，有些可能你已经掌握了。机器学习涉及到线性代数、微积分、概率和统计。

线性代数概念Top 3：

2. 特征值/特征向量

微积分概念Top 3：

一旦掌握了基本的数学概念，就可以入门机器学习了，有5个主要步骤。

让我们看到一些常见的算法：

这可能是最流行的机器学习算法，线性回归算法是基于连续变量预测特定结果的监督学习算法。另一方面，逻辑回归专门用于预测离散值。这些算法都以其速度而闻名，它们被认为是最快的机器学习算法之一。

基于实例的分析根据提供数据的特定实例来预测结果。最著名的基于实例算法是k-Nearest Neighbor，也称为kNN。用于分类中，kNN比较数据点的距离并将每个点分配给它最接近的组。

决策树算法聚集“弱”学习元素，让它们一起形成强大的算法，这些元素以树状结构组成。其中比较流行的决策树算法是随机森林算法。在该算法中，弱学习元素是随机选择的。在下面的例子中，我们可以发现许多共同的特征（比如眼睛为蓝色或非蓝色），这都无法对动物种类进行辨别。然而，当我们将所有这些观察结果结合在一起时，我们能够形成更完整的理解并进行更准确的预测。

这些算法基于贝叶斯定理的，最受欢迎的是朴素贝叶斯算法，它经常用于文本分析。例如，大多数垃圾邮件过滤器都使用贝叶斯算法。它们使用按类别标记的用户输入数据来比较新数据，并对其进行适当分类。

聚类算法专注找到元素间的共性，并相应地对它们进行分组。常见的聚类算法是K-Means聚类。根据K-Means，分析人员选择聚类的数量（由变量K表示），算法将元素按物理距离分组到适当的聚类中。

6. 深度学习和神经网络算法

人工神经网络算法基于生物神经网络的结构。深度学习采用神经网络模型并对其进行更新。它们是大型且极其复杂的神经网络，使用少量标注数据和大量未标注数据。神经网络和深度学习具有许多输入，这些输入在产生一个或多个输出之前要通过若干隐藏层。这些连接形成一个特定的循环，模仿人脑处理信息和建立逻辑联系的方式。此外，随着算法的运行，隐藏层通常会变得更小、更细微。

下面的图表注明了主要的机器学习算法，它们的类别以及之间的关系。

一旦选择并运行算法，你还需要一个非常重要的步骤：对结果进行可视化。虽然与算法编程相比，这看似很简单而没有技术含量。但出色的可视化能力对于数据科学家来说是至关重要的。即使你得出的分析见解再好，一旦没有人能理解也是毫无价值的。

04 机器学习的重要性

我们需要明确的是，机器学习有潜力能够改变世界。通过Google Brain和斯坦福机器等研究团队的努力，我们正朝着真正的人工智能迈进。但是，机器学习即将影响的领域有哪些呢？

物联网或IOT，指家庭和办公室中与网络连接的物理设备。其中一个流行的物联网设备是智能灯泡，其销售额在过去几年中飙升。随着机器学习的进步，物联网设备比以往更智能，更复杂。

物联网相关的机器学习应用主要有两方面，提高设备性能和收集数据。

提高设备性能非常简单，我们可以使用机器学习来定制环境，比如用面部识别软件识别谁是房间里，并相应地调整温度和空调。

收集数据更加简单，通过连接网络的设备（如Amazon echo），亚马逊等公司将收集的用户数据提供给广告商，这些数据包括你会看哪些节目，起床和睡觉的时间，你家里有几口人等等。

在过去几年，聊天机器人的数量激增，复杂的语言处理算法在不断改进。公司在自己的移动应用和第三方应用上使用聊天机器人，从而提供比更快、更高效的客户服务。例如，如果要从H＆M订购衬衫，你可以告诉他们的聊天机器人你想要的款式和尺寸，轻松订购产品。

如今，雪佛兰、优步和特斯拉等几家大公司正在开发自动驾驶汽车。这些汽车使用通过机器学习进行导航、维护和安全程序。比如交通标志传感器，它使用监督学习算法来识别交通标志，并与标注数据集进行比较。因此，汽车看到停车标志时，系统将进行确认并停车。

以上就是机器学习相关的一些基础概念，希望能够对你的机器学习之旅有所帮助。

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首先你需要数学基础：高等数学，线性代数，概率论数理统计和随机过程，离散数学，数值分析
其次需要算法的积累：人工神经网络，支持向量机，遗传算法等等算法；当然还有各个领域需要的算法，比如你要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM；总之算法很多需要时间的积累；
然后，需要掌握至少一门编程语言，毕竟算法的实现还是要编程的；如果深入到硬件的话，一些电类基础课必不可少；
人工智能一般要到研究生才会去学，本科也就是蜻蜓点水看看而已，毕竟需要的基础课过于庞大。

首先学：编程语言Java、Python任选，如果将来走大数据方向学Java，如果走人工智能方向学Python，其次复习大学数学：高数、线性代数、概率论与数理统计、离散数学（如果不深入研究数据结构、算法可以先不学），最后如果研究人工智能方向的同学需要学习Python的企业框架、Python计算机编程语言领域+数学领域结合成的互联网领域的人工智能（在数学领域中的人工智能也叫数据科学，如果过程相近只是领域不同，需要解决的问题领域不同），其次如果将来研究大数据方向，这时就需要研究Hadoop生态圈的企业常用技术了（基础+企业框架），例如：Hadoop、HBase、Hive、Spark、Storm等等数据分析、数据挖掘，而最终大数据和人工智能两个大的方向都能走向或者实现当今互联网的人工智能

人工智能是一个综合学科，如楼上所说。而其本身又分为多个方面如神经网络、机器识别、机器视觉、机器人等。一个人想自学所有人工智能方面并不是很容易的一件事。对于你想知道人工智能在编程方面需要多深的要求。怎么说好呢无论C++还是汇编他都是一门语言主要会灵活运用。大多机器人仿真都用的混合编程模式，也就是运用多种编程软件及语言组合使用。之所以这样是为了弥补语言间的不足。prolog在逻辑演绎方面比突出。C++在硬件接口及windos衔接方面比较突出，MATLAB在数学模型计算方面比较突出。如果单学人工智能算法的话prolog足以，如果想开发机器仿真程序的话VC++ MATLAB应该多学习点。对于你想买什么书学习。我只能对我看过的书给你介绍一下，你再自己酌量一下。
人工智能算法方面:《人工智能及其应用》第三版、人工智能与知识工程。这两本感觉买一本就可以了~第一本感觉能简单并且全面点。这类书其实很多可是。大多内容都是重复的所以买一到两本即可。
机器视觉算法方面:《机器视觉算法与应用》这本书讲的大多都是工业化生产中机器视觉应用。从内容来说并不是很简单，建议不要当入门教材来学习。
机器人方面：新版《机器人技术手册》日译的书，可能这是我当初在当当网里找到唯一一本比较全面实用的机器人方面的书。这本书由基础到应用以及一些机器人实际问题上讲述得很全面。强烈建议买一本。
我本身其实也是自己研究。如果有说的不全面的地方请见谅。 本回答被提问者采纳

一、人工智能是一个综合学科，如楼上所说。而其本身又分为多个方面如神经网络、机器识别、机器视觉、机器人等。一个人想自学所有人工智能方面并不是很容易的一件事。对于你想知道人工智能在编程方面需要多深的要求。怎么说好呢无论C++还是汇编他都是一门语言主要会灵活运用。大多机器人仿真都用的混合编程模式，也就是运用多种编程软件及语言组合使用。之所以这样是为了弥补语言间的不足。prolog在逻辑演绎方面比突出。C++在硬件接口及windos衔接方面比较突出，MATLAB在数学模型计算方面比较突出。如果单学人工智能算法的话prolog足以，如果想开发机器仿真程序的话VC++ MATLAB应该多学习点。对于你想买什么书学习。我只能对我看过的书给你介绍一下，你再自己酌量一下。

1.人工智能算法方面:《人工智能及其应用》第三版、人工智能与知识工程。这两本感觉买一本就可以了。第一本感觉能简单并且全面点。这类书其实很多可是。大多内容都是重复的所以买一到两本即可。

2.机器视觉算法方面:《机器视觉算法与应用》这本书讲的大多都是工业化生产中机器视觉应用。从内容来说并不是很简单，建议不要当入门教材来学习。

3.机器人方面：新版《机器人技术手册》日译的书，可能这是我当初在当当网里找到唯一一本比较全面实用的机器人方面的书。这本书由基础到应用以及一些机器人实际问题上讲述得很全面。强烈建议买一本。

二、学习人工智能AI需要下列最基础的知识：

1.需要数学基础：高等数学，线性代数，概率论数理统计和随机过程，离散数学，数值分析。

2.需要算法的积累：人工神经网络，支持向量机，遗传算法等等算法；当然还有各个领域需要的算法，比如要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM；总之算法很多需要时间的积累。

3.需要掌握至少一门编程语言，毕竟算法的实现还是要编程的；如果深入到硬件的话，一些电类基础课必不可少。

人工智能一般要到研究生才会去学，本科也就是蜻蜓点水看看而已，毕竟需要的基础课过于庞大。

首先你需要数学基础：高等数学，线性代数，概率论数理统计和随机过程，离散数学，数值分析

答：想要学习人工智应该怎么入门：业余爱好的话，最好把算法与数据结构学好，这是基础，最好有良好的编程水平，多思考什么才是智能这个问题，对实际的一些问题或者经典的问题提出自己的解法，然后去实现，逐渐地就会找到自己对人工智能的理解。 一、...

答：说实话，人工智能涉及到领域和课程太多，看了其他的回答，很专业，但我觉得对于你这样完全零基础的小白来说，其实并不适合，学习门槛还是很高的。我现在在科大讯飞工作，我们这边最近上线了一个AI大学，里面的课程浅显易懂很符合零基础的人学习...

有没有学人工智能的朋友，自学人工智能都要学那些...

答：物理，化学，生物，计算机

答：1学生的话买书看 2看视频 3参加社会培训班 4如果有相关学历，工作经验就直接入职人工智能公司，企业有内训

应该怎么自学人工智能呢

答：人工智能属于新兴复合领域。以仿造人体感官为主，由人体生物学作为框架，由电子技术（包括计算机软件，电子电路）作为手段。 你是计算机专业的学生，应该从算法的软件实现开始入手。就是实现将由传感器得到的数据，确定为是否需要的数据。 计算...

想往人工智能方向走，C语言基础学扎实后该怎么学习...

答：人工智能入门需要掌握这些知识： 1.基础数学知识：线性代数、概率论、统计学、图论 2.基础计算机知识：操作系统、linux、网络、编译原理、数据结构、数据库 3.编程语言基础：C/C++、Python、Java 4.人工智能基础知识：ID3、C4.5、逻辑回归、SVM...

人工智能技术自学能学会吗

答：首先你需要数学基础：高等数学，线性代数，概率论数理统计和随机过程，离散数学，数值分析 其次需要算法的积累：人工神经网络，支持向量机，遗传算法等等算法；当然还有各个领域需要的算法，比如你要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究...

请问自学AI算法需要懂什么知识？

自学要怎么学习AI,有大神可以列出方向吗

答：可行，多少人30岁开始学编程，都没问题，只要你有恒心，看那些白发苍苍的院士门，不用担心智力，大多数人靠的是努力！

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